Siapa co-pilot co-pilot? Mengapa AI membutuhkan dukungan cloud

Dalam dua belas bulan terakhir, kita telah melihat sejumlah besar organisasi AI baru berkembang, memanfaatkan kemajuan terkini dalam model dasar, teknologi, dan permintaan. Meskipun AI sering dianggap bertindak sebagai 'co-pilot' dibandingkan 'auto-pilot', masih banyak prestasi luar biasa yang dapat dicapai dibandingkan dengan komputasi klasik. Baru-baru ini kita melihat startup yang menawarkan bahasa teks-ke-tanda yang akurat, transkripsi multi-bahasa, dan pembuatan video ucapan otomatis dengan avatar yang realistis, dan masih banyak lagi.

Namun, seperti semua startup dan peningkatan skala, organisasi-organisasi baru ini menghadapi banyak tantangan; beberapa khusus untuk industri AI, dan lainnya umum untuk semua merek yang sedang berkembang. Namun dengan tingkat dukungan yang tepat, para pendiri dapat berkembang, membantu memajukan industri – dan kemanusiaan –.

Daya komputasi tinggi untuk melatih model AI

Salah satu tantangan utama yang dihadapi organisasi AI adalah pelatihan. Melatih model AI memerlukan daya komputasi yang besar, yang dapat menjadi tantangan bagi perusahaan teknologi mendalam yang cenderung beroperasi berdasarkan opex, bukan capex. Algoritme pembelajaran mendalam, seperti jaringan saraf, memerlukan banyak iterasi dan penyesuaian untuk mencapai hasil yang optimal. Hal ini dapat memakan waktu dan biaya tanpa akses ke sumber daya komputasi berkinerja tinggi. Selain itu, data ini perlu disimpan di suatu tempat, dan pembelian langsung ini mungkin memakan biaya mahal dan pemeliharaannya mahal.

Fleksibilitas dalam alokasi sumber daya dan manajemen biaya

Persyaratan sumber daya untuk pelatihan dan penerapan model AI dapat sangat bervariasi bergantung pada kompleksitas model dan ukuran kumpulan data. Seperti kebanyakan startup, arah perusahaan dapat berubah hampir dalam sekejap, dan dapat menjadi tantangan bagi sumber daya manusia dan infrastruktur teknologi. Oleh karena itu, sebagian besar startup AI menggunakan cloud-native secara default untuk membantu beralih ke perangkat keras baru ketika segala sesuatunya mulai bergerak ke arah yang berbeda.

Masalah kompatibilitas mundur

Kerangka kerja AI seperti TensorFlow dan PyTorch terus diperbarui dan ditingkatkan, namun sejumlah iterasi kerangka kerja ini belum kompatibel dengan versi sebelumnya. Hal ini memberikan tekanan yang signifikan pada organisasi untuk selalu mengikuti perkembangan kerangka kerja terbaru, atau mereka berisiko mengalami masalah fungsionalitas atau bahkan downtime. Meskipun pengguna sering mengira startup akan mengalami masalah besar, downtime dalam jumlah besar dapat mengikis kepercayaan secara signifikan.

Dengan mempertimbangkan permasalahan ini, bagaimana startup AI yang sukses dan sukses mengatasi tantangan mereka?

AI dalam Praktek: OVHcloud memberdayakan hal-hal penting di Customs Bridge

Customs Bridge adalah startup “teknologi mendalam” yang menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk membuat mesin klasifikasi produk otomatis, yang ditujukan untuk importir Eropa. Misi perusahaan adalah menciptakan mesin klasifikasi produk yang paling andal untuk menetapkan kode bea cukai yang benar untuk produk yang deskripsinya tidak sepenuhnya diformalkan.

Namun, Customs Bridge menghadapi tantangan yang signifikan dalam melatih model AI mereka. Mereka memiliki infrastruktur lokal yang terbatas, persyaratan pemrosesan data berskala besar, dan kebutuhan akan kerangka kerja AI yang canggih. Infrastruktur yang ada tidak cukup untuk melatih dan menerapkan model AI secara efektif, dan mereka menghadapi kesulitan dalam mengakses dan memproses data dalam jumlah besar yang diperlukan untuk melatih model mereka.

Untuk mengatasi tantangan tersebut, Customs Bridge beralih ke Solusi AI & Pembelajaran Mesin OVHcloud. Tim menerapkan solusi pelatihan model OVHcloud, Pelatihan AI, dan memanfaatkan instans OVHcloud untuk menerapkan model ke dalam produksi dan mendukung saluran listrik data. Hal ini memungkinkan Customs Bridge memproses data dalam jumlah besar, menyempurnakan model AI-nya, serta meningkatkan produktivitas dan efisiensinya secara keseluruhan.

Customs Bridge mampu memanfaatkan sumber daya OVHcloud untuk peningkatan data dan pelatihan model AI tingkat lanjut. Mereka mengandalkan data sekitar 2.5TB untuk melatih model Transformers pertama mereka, dan melatih Transformers pada 250,000 baris hanya membutuhkan waktu komputasi sekitar 30 menit, berkat GPU NVIDIA V100 yang disediakan oleh OVHcloud. Hal ini cepat dan berbiaya rendah, serta memungkinkan Custom Bridge untuk meningkatkan volume datanya tanpa membatasi infrastrukturnya. Pendekatan berbasis cloud memberi perusahaan banyak kebebasan untuk bereksperimen hingga mereka menemukan volume yang dibutuhkan untuk mencapai presisi yang diinginkan.

Selain peningkatan fleksibilitas dan skalabilitas untuk pelatihan model AI, Customs Bridge juga mendapatkan manfaat dari alokasi sumber daya yang hemat biaya dan efisien, penerapan dan penerapan kerangka kerja AI yang disederhanakan, dan kemampuan untuk memungkinkan inovasi dan eksperimen untuk hasil yang optimal. Dengan memanfaatkan solusi AI & Pembelajaran Mesin OVHcloud, Customs Bridge mampu mengatasi tantangannya dan membangun mesin klasifikasi produk yang inovatif dan efektif.

Meningkatkan teknologi mendalam dengan layanan cloud khusus

Salah satu langkah pertama bagi startup AI yang sedang berkembang adalah memahami ekosistemnya – dan bukan hanya memahami persaingan. Ada banyak organisasi yang menawarkan inkubator, akselerator, dan skema dukungan yang dapat membantu secara langsung melalui pendampingan dan bantuan manajemen, atau dalam contoh di atas, dukungan infrastruktur teknologi.

Layanan cloud menawarkan alokasi sumber daya dan manajemen biaya yang fleksibel, memungkinkan perusahaan teknologi mendalam untuk memodifikasi sumber daya mereka ketika ada perubahan kebutuhan. Kemampuan beradaptasi ini menjamin bahwa perusahaan hanya membayar sumber daya yang mereka perlukan, sehingga memungkinkan mereka mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien, dan beroperasi berdasarkan opex, bukan belanja modal.

Solusi penyimpanan yang dapat diperluas juga merupakan bagian penting dari model layanan cloud. Dengan solusi ini, perusahaan teknologi mendalam dapat memproses dan menyimpan data dalam jumlah besar, sehingga memungkinkan mereka untuk melatih model AI mereka. Solusi-solusi ini diciptakan untuk memudahkan penskalaan, memastikan bahwa perusahaan AI dapat meningkatkan volume data mereka tanpa gangguan apa pun terhadap layanan – tidak seperti penyimpanan fisik, di mana instalasi dan pengelolaan drive baru dapat menyebabkan sejumlah kesulitan.

Mendorong industri ke depan

Perusahaan-perusahaan AI yang berteknologi tinggi mengalami banyak masalah yang sama seperti startup di industri lain, namun juga memiliki beberapa tantangan unik. Kumpulan data besar yang diperlukan untuk melatih model AI, misalnya, juga disertai dengan kebutuhan akan kemampuan komputasi dan penyimpanan berdaya tinggi, yang sering kali tidak dapat dijangkau oleh organisasi muda yang sedang menjalankan pendanaan tahap awal.

Inilah sebabnya mengapa banyak perusahaan AI menggunakan cloud-native secara default. Cloud memungkinkan organisasi seperti ini untuk berkembang dengan lebih mudah tanpa harus membayar infrastruktur di muka, belum lagi mendapatkan manfaat dari solusi terkelola yang menghilangkan kebutuhan akan manajemen sehari-hari dari para pendiri dan tim mereka. Namun, para startup harus memperhatikan saat menyiapkan perjanjian layanan cloud mereka dan berhati-hati untuk menghindari biaya yang membengkak dan tersembunyi; pengaturan yang salah atau penyedia yang salah – membebankan biaya yang berlebihan untuk biaya masuk/keluar, misalnya – dapat mengakibatkan beban teknologi. Namun dengan mitra yang tepat, solusi yang tepat, dan pendekatan yang benar-benar kolaboratif, startup dapat melupakan detail administratif dan malah fokus pada misi utama mereka: menciptakan dunia AI yang baru.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
• Sumber: https://dataconomy.com/2023/05/24/who-co-pilots-the-co-pilots-why-ai-needs-cloud-support/